目前看到已真正落地的無人商店，皆並非使用機器視覺技術辨識商品動向，而是使用無線射頻(Radio Frequency IDentification, RFID)技術。然而事實上，所有開發者都知道RFID技術並不能走向最後的無人商店理想，只是在目前此概念開始生成的時候，協助人們展示無人商店概念過渡時期的技術。要真正能夠達到Amazon所提出的「Just Walk Out」無人商店體驗，依然需要透過機器視覺技術完成。
然而，目前機器視覺也有其技術侷限，但卻是可以夠攻克的。本文將詳述RFID技術在無人商店的侷限，以及該如何藉由機器視覺技術，探索「新零售」、「智慧零售」的可能性。
Just Walk Out仍是考驗
Amazon Go所提出的重要概念即是「Just Walk Out」，消費者進到商店中之後，只要從貨架上取下想要購買的商品，無須其他任何結帳手續即可離開商店完成身份辨識，並使用電子支付系統完成扣款。Amazon Go始終無法完成此理想，最為重大的原因在於Amazon Go直接將目標立定為一大型的無人商場，但至今無論是使用RFID技術或是機器視覺，都是無法完成「多人多單」的購物形式的。也就是說，那麼大一家無人商店，可能一次只能容許一位消費者進場。單以技術發展而言，要真正實現Amazon Go大約還需要2~3年的開發時間。
無人商店最大的局限是在於店面一次只能容納一位客人，系統無法判定多位客人、多筆購物車訂單的消費模式。多人多單是一個待突破的瓶頸，也是接下來技術發展最重要的目標。目前，我們團隊已在開發多人多單的機器視覺結帳技術，在不久的未來便能夠看到實驗店展示。但在那之前，我們選擇以售貨亭、飲料櫃的模式先行落實智慧零售，便省去了多人多單的顧慮，讓消費體驗更加符合消費者的期待。
消費者習慣尚未養成
事實上，「無人商店」此概念對於消費者而言十分不友善。科技應當是用以輔助人類得以更方便、更直覺地生活，無人服務的商店，可能不是消費者所期待的購物方式。因此我們可以看到在中國有許多無人商店的失敗案例，可以看見消費者為了逃避結帳而撕下並隨意丟在地上的RFID標籤紙；或是由於倉儲管理失準、店面無人維護，留下了滿屋腐臭報廢的食物。
因此，與其說是「無人商店」，我認為此波潮流應該使用「智慧零售」概念更為準確。而使用機器視覺辨識技術，才能真正展現智慧零售的智慧之處。
全球最大的視覺大賽ImageNet在2017年的比賽之中，冠軍得主所能做到的機器視覺準確率是81.7％，對於商用技術而言依然太低。我們的解決方式是採用四台攝影機以不同角度拍攝，採用一秒30幀攝影機，也就是說一秒能夠捕捉120張照片，再彼此勾稽比對，判斷消費者的行動與選購的商品。目前，已能透過此方式達到93%準確率。
RFID高成本不符零售應用所需
無人商店是一個以資方立場出發，希望可以降低人事成本的零售概念，並非是以消費者利益為出發點的創新。然而，RFID的標籤建置成本非常高，一張一次性的RFID標籤成本大約新台幣3元左右，而且是變動成本，零售業者將難以負擔。
機器視覺設備如攝影機與GPU則是固定開銷，並且是一次性的支出。唯一變動的是商品的影像模型建立，卻依然還是接近固定的成本。當店家商品越多、分店越多，邊際成本越低。這才是適合零售業者的硬體設備。
目前，我們團隊已能透過多台攝影機的架設，將機器視覺準確度提升至93%。儘管以商用標準而言97%~99%才是及格的水準，然而，如果就零售業中的人事成本約占三成，這樣換算下來7%的準確率依然是比三成人事成本低上許多，機器視覺在智慧零售的應用依然是值得開發並且有利可圖的技術。
